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头对头基准测试
DeepSeek vs TeaChecker
DeepSeek 记录了 372,761,591 月访问量，月度环比增长为 +4.3%，定价为免费增值。TeaChecker 记录了 12,418 月访问量，增长率为 -45.6%，定价为付费。
由 DeepSeek-V4 与 R1 驱动的高效开源权重与托管推理 AI，token 成本极低。
月访问量
3.73亿
月度环比增长率
+4.3%
主要市场
🇨🇳 中国
DeepSeek 记录了 372,761,591 月访问量，月度环比增长为 +4.3%，定价为免费增值。TeaChecker 记录了 12,418 月访问量，增长率为 -45.6%，定价为付费。
由 DeepSeek-V4 与 R1 驱动的高效开源权重与托管推理 AI，token 成本极低。
谨慎私密的 Tea 应用资料查询，24 小时内给出审核结论
| 维度 / 指标 | | |
|---|---|---|
| 官方域名 | deepseek.com | teaaboutme.com |
| 定价模式 | 免费增值 | 付费 |
| 月访问量 | 3.73亿 (372,761,591) | 1.24万 (12,418) |
| 月度环比流量变化 | +1536.22万 (+4.3%) | -1.04万 (-45.6%) |
| 主要市场与份额 | 🇨🇳 中国 (50.5%) | 🇺🇸 美国 (99.7%) |
| 直接访问 / 月 | 2.92亿 | 2565 |
| 用户评分 | 4.8 | 3.5 |
| 支持的平台 | 网站 | 网站 |
由 DeepSeek-V4 与 R1 驱动的高效开源权重与托管推理 AI，token 成本极低。
依托稀疏混合专家架构（V4-Pro 为 1.6T 中的 49B 激活参数），以极低延迟与内存开销处理最多 100 万 token。
由 DeepSeek-R1 开创并融入 V3.2 与 V4 思考模式，对复杂数学、逻辑与代码调试展示逐步自校验过程。
缓存命中时，输入 token 成本降至 Flash 的每百万 0.003 美元与 V4-Pro 的每百万 0.022 美元，非高峰 UTC 时段费率再低 50%。
在 chat.deepseek.com 及 iOS/Android 上免费提供文档上传、推理模式与网页搜索，核心模型不必付费墙。
谨慎私密的 Tea 应用资料查询，24 小时内给出审核结论
使用账号、照片、姓名、城市、年龄或电话号码检索可能的 Tea 帖子，请求全程保密且绝不转售。
你会收到“已找到”“未找到”或“可能匹配”，不确定性会被明确标注，而不是被当作确定结论呈现。
在能够取证的情况下，结果邮件会附上截图，而不只是给出一个判断。
大多数查询会在付款确认后约 24 小时内完成并通过邮件发出。
提供巨大的上下文窗口与深度的 Google 生态系整合，但对于纯推理任务感觉较不够专精。
提供巨大的上下文窗口与深度的 Google 生态系整合，但对于纯推理任务感觉较不够专精。
免费 / 开源提供同等级的开源权重基础模型与多语言效能，但需要自行架构主机或第三方推理设定。
免费 / 开源Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
免费 / 开源Enables running open-source models locally on consumer hardware, but lacks DeepSeek's cloud-scale hosted reasoning power.
What Brandon Thinks is an AI chat analyst that reads your WhatsApp, iMessage or other chat and writes a blunt, opinionated report on the dynamics and the people in it.
What Brandon Thinks is an AI chat analyst that reads your WhatsApp, iMessage or other chat and writes a blunt, opinionated report on the dynamics and the people in it.
免费 / 开源Offers a feature-rich self-hosted chat interface for local models, but requires you to provide your own underlying LLM backend.
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